데이터사이언스학과

교육목적

다양한 분야에서 데이터 기반의 AI·SW의 활용이 높아짐에 따라 데이터에 대한 명확한 이해와 문제해결 능력을 갖춘 전문가 양성
인문학, 통계학, 컴퓨터과학, 수학 등 다양한 학문을 융합하는 시대의 변화와 흐름에 맞는 다학제적 교육 체계를 수립하여 최신 데이터 분석 기술과 AI 활용 능력을 보유한 인재 양성

교육목표

AI·SW 융합 역량 고도화: SW전공자뿐 아니라 비전공자도 참여할 수 있는 커리큘럼을 통해 AI·SW 융합형 인재로 육성하여 석사급 이상의 고급 인재 양성
연구 중심 인재 양성: 프로젝트 기반 R&D 및 역량 강화 학습 중심의 교육을 통해 풍부한 연구 경험과 문제해결 역량 강화
산업 맞춤형 전문가 양성: 지역 특화 산업의 요구를 반영한 교육 및 연구 과제 수행을 통해 현장 밀착형 전문 인력 배출
지역 기업 연계형 교육 운영: 산학 협력을 통한 인턴십 제공 및 실무 중심의 교육으로 산업 현장 적응력 제고

연혁 및 특징

연혁

2025년 9월 대학원 데이터사이언스학과(석사, 박사, 석·박사통합과정) 신설

특징

학부-대학원 간 연계 강화를 위한 졸업 기간 단축 지속 지원, 진학 장려를 위한 장학금 확대
학부와 석사과정 간의 학습 내용을 원활하게 이어주는 통합 커리큘럼을 개발하여, 학부에서 배운 기본 개념과 기술을 석사과정에서 심화 학습할 수 있도록 하는 연계 교육과정을 설계(데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 등 핵심 분야에 대한 연속적인 학습을 지원)
산업계의 최신 요구와 트렌드를 반영하여 교육과정을 업데이트하고, 기업의 협조를 통해 실질적인 프로젝트를 설계
학부와 석사과정 간의 학습 내용을 원활하게 이어주는 통합 커리큘럼을 개발하여, 학부에서 배운 기본 개념과 기술을 석사과정에서 심화 학습할 수 있도록 하는 연계 교육과정을 설계(데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 등 핵심 분야에 대한 연속적인 학습을 지원)
산학협력 프로젝트와 인턴십 경험을 바탕으로 졸업생들의 취업을 지원하는 프로그램을 운영
산학협력 프로젝트에서 얻은 경험을 바탕으로 창업을 희망할 경우, 창업 지원 프로그램과 자문을 제공

취업 및 진로

대학원 데이터사이언스학과 졸업생들은 다양한 산업 분야에서 고급 데이터 분석 및 AI 활용 전문가로 활동하게 됩니다. 인공지능 및 기계학습 분야에서 지능형 시스템 개발과 예측 모델링을 담당하며, 자율주행, 로봇공학, 의료 및 금융 분야에서 중요한 역할을 합니다. 또한, 빅데이터 분석 분야에서는 대규모 데이터 분석과 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 구축하며, 마케팅 및 소비자 분석 등 비즈니스 분야에서 인사이트를 도출하는 일을 합니다.
산업 응용 데이터사이언스 분야에서도 졸업생들은 제조업, 물류, 에너지 등 다양한 산업에서 데이터 분석을 통해 효율성 증대와 혁신을 이끌어냅니다. 금융 및 보안 분야에서는 리스크 관리, 이상탐지 및 보안 시스템 강화 작업을 수행하게 됩니다.
헬스케어 분야에서도 졸업생들은 의료 데이터 분석을 통해 맞춤형 치료법 제시 및 시스템 개발에 기여하며, 교육 및 연구 분야에서 학문적 연구와 산업 맞춤형 연구를 통해 혁신을 이끌 수 있습니다. 마지막으로, 스타트업 및 창업에서도 데이터사이언스 기반 제품 개발과 서비스 창출을 통해 중요한 역할을 할 것입니다.
이와 같은 다양한 산업 분야에서 데이터사이언스학과 졸업생들은 핵심적인 역할을 하며, 4차 산업혁명 시대의 발전을 선도할 것입니다.

소속학과 교수진

소속학과 교수진
성명	직위	최종학위	세부전공	내선번호
변재영	교수	공학박사	전자공학	7021
강문수	교수	공학박사	정보통신	7475
양희덕	교수	공학박사	컴퓨터공학	7710
이범식	교수	공학박사	신호처리	7736
전찬준	교수	공학박사	전기전자컴퓨터공학	7094
김성기	교수	공학박사	컴퓨터공학	7762
김원열	교수	공학박사	전자공학	7763
최규호	교수	공학박사	제어계측공학	7059
김현일	교수	공학박사	정보보호	7059
김준형	교수	공학박사	메카트로닉스	6165
이건우	교수	공학박사	메카트로닉스	6165

교과과정

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